Google Colaboratoryでmodelをsaveしてローカルに持ってくる方法(+アップロード方法)

TensorFlowの勉強とか小規模なCNNの構築に便利なGoogle Colaboratory。
構築したmodelをローカル環境や別のサーバで利用するためにはmodelを取り出す必要があります。
ColaboratoryにはGoogleDriveとかGCSに直接書き出す方法も用意されていますが、
直接ローカルに落として使用したい場合もあると思います。
そんなときは、files.downloadを使うと簡単にダウンロードできます。
例えば、
sessionのsaveは

saver = tf.train.Saver()
save_path = saver.save(session, "./session.ckpt")
print('done saving at',save_path)

sessionをsaveすると、

session.ckpt.meta
checkpoint
session.ckpt.data-00000-of-00001
session.ckpt.index

の4つのファイルができるので

from google.colab import files
files.download( "./session.ckpt.meta" ) 

としてそれぞれダウンロードします。

学習したmodelは

model.save('ファイル名.h5')

とすればsaveできます。

ダウンロードしたmodelは、

from keras.models import load_model
model = load_model('ファイル名.h5')

とすれば使用できます。

構築したmodelを実際に学習させるときにはデータセットを使用します。
その際にはデータをアップロードする必要があります。
ColaboratoryではGoogleDriveやGCS(Google Cloud Storage)から引っ張ってくることもできますが、ローカルにあるファイルをアップロードして使用したい場合もあると思います。
そのときは下記のようにすれば簡単にファイルをアップロードすることができます。

from google.colab import files

uploaded = files.upload()

for fn in uploaded.keys():
  print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
      name=fn, length=len(uploaded[fn])))

上記を実行すると、ローカルのファイルを選択してアップロードすることができるようになります。

Google Colaboratoryは無料で使える上に、GPU環境でTensorFlowが使えます。
ただ、ヘルプに

コードはどこで実行されるのですか？実行中にブラウザ ウィンドウを閉じたらどうなりますか？

コードは、各アカウント専用の仮想マシンで実行されます。仮想マシンには強制的に適用される最大存続期間があり、一定期間アイドル状態にある仮想マシンは再利用されます。

とあるので一定時間経過するとリセットされてしまうようです。(おそらく１２時間...)
リセットされるとアップロードしたファイルや保存したmodelはなくなってしまうので注意してください。